Рубрики
Разработчикам

​​Статистические характеристики Статист…

​​Статистические характеристики

Статистические характеристики — наверное, наиболее часто используемая статистическая концепция в Data Science. Обычно это первое, что применяют при исследовании набора данных. В эту концепцию входят такие понятия как отклонение, дисперсия, среднее значение, медиана, процентили и многие другие. Их довольно легко понять и реализовать в коде.
Линия посередине — это медианное значение данных. Медиану используют вместо среднего значения по той причине, что она более устойчива к аномальным значениям в данных. Первый квартиль — это 25 процентиль, т.е. 25% значений в данных находятся ниже этого значения. Третий квартиль — это 75 процентиль, т.е. 75% значений в данных находятся ниже этого значения. Минимальное и максимальное значения отражают нижнюю и верхнюю границы диапазона данных.
Ящик с усами прекрасно демонстрирует, что мы можем сделать с основными статистическими характеристиками:
Когда этот ящик короткий, то можно сделать вывод, что большинство значений в данных похожи, так как много значений находится на небольшом расстоянии друг от друга.
Когда ящик длинный, то можно сделать обратный вывод: большинство значений отличаются друг от друга.
Если медианное значение ближе к низу, то можно сказать, что большая часть данных имеет более низкие значения. Если оно ближе к верху, то большая часть данных имеет более высокие значения. По сути, если медиана не находится по центру ящика, то это показатель того, что данные неравномерны.
Усы очень длинные? Значит, данные имеют высокое стандартное отклонение и дисперсию, т.е. значения сильно разбросаны и отличаются друг от друга. Если усы длинные только с одной стороны ящика, то, возможно, данные заметно изменяются только в одном направлении.
Используйте статистические характеристики для быстрой, но при этом информативной оценки ваших данных.